本文概述了立体匹配技术的最新研究，特别是深度学习和各种约束条件（如光流、图割）在提升匹配准确性和鲁棒性方面的应用。重点介绍了CVPR2023的几篇关键文献，包括使用CNN的DeepStereo和PWC-Net，以及结合光流和图割算法的方法。此外，还提到了弱监督学习在立体匹配中的作用。提供了相关源代码链接，供读者进一步研究。
立体匹配技术研究进展及源代码分享
立体匹配技术是计算机视觉领域中的重要研究方向，其在三维重建、深度估计和立体视觉等领域具有广泛的应用。本文将介绍最新的CVPR2023立体匹配文献合集，并分享相应的源代码，以帮助读者深入了解和应用该领域的最新进展。
- 深度学习在立体匹配中的应用
深度学习方法在立体匹配中取得了显著的成果，使得传统的基于特征匹配的方法得以得到改进和优化。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在立体匹配中表现出色。我们推荐阅读以下相关文献：
- 文献1: “DeepStereo: Learning to Predict New Views From the World’s Imagery”，作者：Wang et al.，代码：https://github.com/google/deep_stereo ↗
- 文献2: “PWC-Net: CNNs for Optical Flow Using Pyramid, Warping, and Cost Volume”，作者：Sun et al.，代码：https://github.com/NVlabs/PWC-Net ↗
- 光流约束的立体匹配方法
光流约束是一种常用的约束条件，用于提高立体匹配的准确性。通过结合光流信息，可以更好地处理纹理缺失、低纹理区域以及遮挡等问题
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